# Ricerca — 6 paper pubblicati su SSRN | AIgen Solutions

> Siamo parte del mondo accademico e pubblichiamo attivamente le nostre ricerche: reinforcement learning per il trading, predizione cross-sectional, agenti LLM di coding, memoria per agenti, MEV on-chain, mixture-of-experts auto-migliorativi.

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Pubblicazioni scientifiche

# Siamo parte del mondo accademico, e pubblichiamo attivamente le nostre _ricerche._

I filoni coprono i due assi del nostro lavoro: **finance quantitativo** e **ingegneria di agenti LLM**. Ogni paper è pubblico e verificabile: leggete, replicate, criticate.

## I sei paper

-   01
    
    ### Streamlined Hierarchical Reinforcement Learning for Algorithmic Trading: Architecture Simplification and Empirical Validation
    
    Quant / ML · ottobre 2025 · 42 pp.
    
    [Leggi su SSRN · 5458097 ↗](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5458097)
    
-   02
    
    ### Feature Scope and Cross-Sectional Return Prediction: Evidence from US Large-Cap Equities
    
    Quant / ML · aprile 2026 · 98 pp.
    
    [Leggi su SSRN · 6497598 ↗](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6497598)
    
-   03
    
    ### Conformance, Cost, and Replication in Constrained LLM Coding Agents
    
    Agenti LLM · maggio 2026 · 32 pp.
    
    [Leggi su SSRN · 6751519 ↗](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6751519)
    
-   04
    
    ### Beyond Retrieval vs Context: A Unified Evaluation Framework for External Information Management in LLM Agents
    
    Agenti LLM · giugno 2026 · 75 pp.
    
    [Leggi su SSRN · 6830898 ↗](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6830898)
    
-   05
    
    ### Who Captures Atomic MEV after PBS? Receipt-exact Evidence of Builder Centralization and a Vanishing Independent-searcher Edge on BNB Smart Chain
    
    Blockchain / MEV · luglio 2026 · 37 pp.
    
    [Leggi su SSRN · 6926119 ↗](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6926119)
    
-   06
    
    ### FLEX-MoE: Failure-Born Orthogonal Experts for Self-Improving Language Models
    
    Agenti LLM · luglio 2026 · 22 pp.
    
    [Leggi su SSRN · 6978498 ↗](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6978498)
    

[Profilo autore su SSRN ↗](https://papers.ssrn.com/sol3/cf_dev/AbsByAuth.cfm?per_id=8038244)

La ricerca non è una vetrina: **è il fondamento del metodo**. I paper quant fondano le piattaforme; i paper sugli agenti fondano agentic-sdlc, il nostro modo di consegnare software.